【摘 要】
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针对无线传感器网络中的入侵检测问题,为将网络中的资源消耗保持在最低限度的同时实现高检测率和低误报率,提出了一种适用于无线传感器网络的基于时空压缩的神经自编码模型,
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(No.2014BAF07B01)
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针对无线传感器网络中的入侵检测问题,为将网络中的资源消耗保持在最低限度的同时实现高检测率和低误报率,提出了一种适用于无线传感器网络的基于时空压缩的神经自编码模型,改进了传统的节点感知数据处理方法,达到了实时提取数据特征的效果。实验仿真使用NSL-KDD数据集,与支持向量机、主成分分析算法进行了对比实验。结果表明,降维至16维时,该模型的入侵检测正确率和F1值分布分别提高了7.84%和15.3%。
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